MATLAB中的霍夫变换

Question

有人知道如何使用霍夫变换在二进制图像中检测最强的直线吗？

A = zeros(7,7);
A([6 10 18 24 36 38 41]) = 1;

使用(rho; theta)格式，其中theta从-45°到90°以45°为步长。我该如何在MATLAB中显示累加器数组呢？

请提供任何帮助或提示。

谢谢！

- Glove

Answer 1

如果您可以访问图像处理工具箱，您可以使用HOUGH、HOUGHPEAKS和HOUGHLINES函数：

%# your binary image
BW = false(7,7);
BW([6 10 18 24 36 38 41]) = true;

%# hough transform, detect peaks, then get lines segments
[H T R] = hough(BW);
P  = houghpeaks(H, 4);
lines = houghlines(BW, T, R, P, 'MinLength',2);

%# show accumulator matrix and peaks
imshow(H./max(H(:)), [], 'XData',T, 'YData',R), hold on
plot(T(P(:,2)), R(P(:,1)), 'gs', 'LineWidth',2);
xlabel('\theta'), ylabel('\rho')
axis on, axis normal
colormap(hot), colorbar

%# overlay detected lines over image
figure, imshow(BW), hold on
for k = 1:length(lines)
    xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
    plot(xy(:,1), xy(:,2), 'g.-', 'LineWidth',2);
end
hold off

- Amro

Answer 2

每个像素点（x，y）都映射到一组通过它的直线（rho，theta）。

1. 建立一个由（rho theta）索引的累加器矩阵。
2. 对于每个点（x，y），生成与之对应的所有量化（rho，theta）值，并增加累加器中相应点的计数。
3. 找到最强的线对应于在累加器中找到峰值。

实际上，极坐标参数的离散化很重要。如果过于精细，则会有不足够的点重叠。如果过于粗糙，则每个箱可能对应多条线。

伪代码如下：

accum = zeros(360,100);
[y,x] = find(binaryImage);
y = y - size(binaryImage,1)/2;  % use locations offset from the center of the image
x = x - size(binaryImage,2)/2;
npts = length(x);
for i = 1:npts
    for theta = 1:360  % all possible orientations
        rho = %% use trigonometry to find minimum distance between origin and theta oriented line passing through x,y here
        q_rho = %% quantize rho so that it fits neatly into the accumulator %% 
        accum(theta,rho) = accum(theta,rho) + 1;
    end
end

- BlessedKey

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谢谢！你知道如何显示累加器数组吗？我可以使用 imshow(accum); 吗？ - Glove

你知道如何在图像中显示最强的线条吗？ - Glove

最强的线是与累加器中具有最多证据的点相对应的那条线。[best_th，best_rho] = ind2sub（size（accum），max（accum（：））; - BlessedKey

你不应该检查所有360度，只需要180度。 - Cameron Lowell Palmer